Description de la base :

Longley est une base de données macroéconomique qui fournit un exemple bien connu de régression hautement colinéaire. Elle contient 7 variables économiques observées de 1947 jusqu’à 1962.

Quelques statistiques discreptives sur la variable “nombre des chômeurs” :

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  187.0   234.8   314.4   319.3   384.2   480.6 

[1] 319.3313

[1] 8732.234

[1] 93.44642

Test skewness

[1] 0.1435284

“la valeur trouvée est positive donc la distribution est unimodale étalée à droite :l’asymetrie à gauche”

Test Kurtosis

[1] -1.29957

“la distibution est plus applati que la loi normale de mm parametre”

IQ Variable

[1] 149.425

Shapiro test

    Shapiro-Wilk normality test

data:  longley$Unemployed
W = 0.94972, p-value = 0.4853

“la valeur trouvée > 0.05 donc cette variable suit la loi normale”

boxplot

histogramme

nuage des points

comparaison avec la loi normale

statistiques descriptives bivariées : nombre des chômeurs et PNB

[1] 0.6042609

Coorélation entre le PNB et le nombre des chômeurs :

Remarque :

==> Les points sont dispercées , le nuage n’est pas linéaire donc il y’a pas de corrélation entre le PNB et le nombre de chômeurs .

Travail à réaliser par la suite :

• Faire une ACP sur ma base de données.

• Construire le graphique des valeurs propres.

• Construire le cercle de corrélations.

• Projeter les observations dans le premier plan factoriel.

1) ACP sur ma base de données

2) Construire le graphique des valeurs propres.

3) Le cercle de corrélation

4) matrice de corrélation

5) carte des individues